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J-GLOBAL ID：201602216118102878   整理番号：15A1296490

入射車両ルーティング問題のための遺伝的アルゴリズム演算子を用いた適応アリコロニー最適化【Powered by NICT】

Adaptive ant colony optimization with genetic algorithm operators for incident vehicle routing problem

著者 (2件)： Cai Yanguang (School of Automation,Guangdong Univ. of Technol., Guangzhou) ,  Tang Yalian (School of Automation,Guangdong Univ. of Technol., Guangzhou)
資料名： Jisuanji Yingyong Yanjiu  (Jisuanji Yingyong Yanjiu)
巻： 32  号： 8  ページ： 2313-2318,2360  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2536A  ISSN： 1001-3695  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： これらの因子を考慮して,供給者は厳密な運転時間限界を持つような,顧客は,予めセットされた個別化デリバリー時間を有し,道路条件は,輸送コストに影響を与えるなど,多くの制約を伴う数学的モデル入射車両経路選定問題(IVRP)を確立した。まず,クラスタアルゴリズムと省アルゴリズムによる初期溶液を構築し,検索速度,変化した情報発見的因子とフェロモン期待発見率を改善適応でき,収束速度を改善することができた。第二に,遺伝的演算子を導入し,適応的に,大域的探索能力を改善することができた交差確率と突然変異確率を変化させた。最後に,抽出コア経路は後期optimization,3optにし,蓄積交換は局所探索能力を改善することができた。このようにして,遺伝的アルゴリズム演算子(AACOGAO)を用いた適応アリコロニー最適化を構築し,40クライアントIVRPモデルを解くためにこのアルゴリズムを用いた。実験はIVRPであるVRPより優れていることを示し,全体として,AACOGAO収束速度と最適結果のAGAとAACOよりわずかに優れており,AACOGAOの安定性は良好であった。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 供給者 ,  輸送費 ,  *遺伝的アルゴリズム ,  走行時間 ,  *遺伝 ,  数学モデル ,  *演算子 ,  フェロモン ,  経路選定 ,  近傍探索法 ,  *アルゴリズム ,  通信操作
準シソーラス用語： 収束速度 ,  個性化 ,  *アリコロニー最適化 ,  *輸送経路 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (6件)： 車両ルーティング ,  問題 ,  遺伝的アルゴリズム ,  演算子 ,  適応 ,  アリコロニー最適化